🔹ساخت یک ماشین حساب ساده در پایتون با قابلیت انجام چهار عملیات اصلی

def add(x, y): return x + y
def subtract(x, y): return x - y
def multiply(x, y): return x * y
def divide(x, y): return x / y if y != 0 else "Error!"

print("1. Add 2. Subtract 3. Multiply 4. Divide")
choice = input("Choose operation: ")
num1 = float(input("First number: "))
num2 = float(input("Second number: "))

operations = {'1': add, '2': subtract, '3': multiply, '4': divide}
result = operations.get(choice, lambda x, y: "Invalid")(num1, num2)
print("Result:", result)

🔹@python_rd

🔹فریمورک ها و کتابخانه های پایتون

🔹@python_rd

🔹یه کد جالب پایتون.
یک عدد از بین 1 تا 100 انتخاب میکنه و بهتون میگه که حدس بزنید. اگر کمتر حدس زدید میگه بیشترش کن و اگه بیشتر بود میگه کمترش کن. تا وقتی که به عدد برسید

import random

def guess_the_number():
    number_to_guess = random.randint(1, 100)
    attempts = 0
    print("یک عدد بین 1 تا 100 حدس بزنید!")

    while True:
        user_guess = int(input("حدس شما: "))
        attempts += 1

        if user_guess < number_to_guess:
            print("بیشتر حدس بزنید!")
        elif user_guess > number_to_guess:
            print("کمتر حدس بزنید!")
        else:
            print(f"تبریک! شما عدد {number_to_guess} را در {attempts} تلاش حدس زدید.")
            break

guess_the_number()

🔹@python_rs

نوشتن پایان نامه، مقاله با هوش مصنوعی.

ترجمه و تولید متن:
Reverso.net
Quillbot.com
jenni.ai
ChatGPT

خلاصه کردن مقاله:
Askyourpdf.com
Humata.ai

پیدا کردن مقالات مرتبط:
Connectedpapers.com
Researchrabbit.ai

نوشتن پیشینه پژوهش:
Typeset.io
Perpelexity.ai

🔹 @python_rd

وبسایت تمرین برنامه نویسی با پایتون:

pynative.com

⠀🔹 @python_rd

- از کجا بفهمیم که تو پایتون متخصص شدیم؟
+ وقتش که برسه متوجه میشید😂

🔹@python_rd

🔹50 ایده پروژه پایتون

🔹@python_rd

🔹فکت:

تا سال 2024، رشد زبان برنامه‌نویسی پایتون به شکل قابل توجهی ادامه دارد، به طوری که این زبان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در میان یادگیری ماشین، علم داده و توسعه وب محسوب می‌شود. یکی از دلایل اصلی این محبوبیت، سادگی و خوانایی کد در کنار وجود کتابخانه‌های قدرتمند و جامع آن است.

🔹@python_rd

رفقا کانال عمومی برنامه نویسیمون:

🔹@rezadolati01

text to speech using python

🔹@python_rd

✅نقشه راه کامل بک اند:

🔹1. یادگیری مبانی برنامه‌نویسی
زبان برنامه‌نویسی: شروع با زبان‌هایی مانند Python، JavaScript (Node.js)، Ruby، Java، یا PHP.
مفاهیم بنیادی: درک متغیرها، توابع، حلقه‌ها، شرط‌ها، و ساختمان داده‌ها.

🔹2. آشنایی با وب
پروتکل HTTP: یادگیری درخواست‌ها و پاسخ‌ها، وضعیت‌ها و هدرها.
RESTful API: طراحی و پیاده‌سازی API‌های مبتنی بر REST.

🔹3. فریم‌ورک‌ها
Node.js: فریم‌ورک‌هایی مانند Express.js برای ساخت سرورهای کارآمد.
Django: برای Python، با تمرکز بر ساخت سریع و ایمن.
Rails: برای Ruby، جهت توسعه سریع و انعطاف‌پذیر.
Spring Boot: برای Java، برای ساخت اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر.

🔹4. پایگاه‌داده‌ها
SQL Databases: یادگیری MySQL، PostgreSQL یا SQLite برای مدیریت داده‌های ساختاریافته.
NoSQL Databases: آشنایی با MongoDB یا DynamoDB برای داده‌های غیرساختاریافته.

🔹5. احراز هویت و امنیت
احراز هویت و مجوز: پیاده‌سازی JWT، OAuth، یا Session Management.
امنیت: روش‌های مختلف جلوگیری از حملاتی مانند SQL Injection و XSS.

🔹6. مدیریت نسخه و توسعه مشترک
Version Control: استفاده از Git و GitHub برای مدیریت کد و همکاری گروهی.

🔹7. تست و تضمین کیفیت
Unit Testing: استفاده از ابزارهایی مانند JUnit، Mocha، یا PyTest.
Integration Testing: بررسی کلیه اجزاء سیستم و تعاملات آنها.

🔹8. دیپلوی و استقرار
داکر و کانتینریزاسیون: استفاده از Docker برای ایجاد محیط‌های قابل حمل.
دیپلویمنت: استفاده از سرویس‌هایی مانند AWS، Heroku، یا DigitalOcean.

🔹9. مقیاس‌پذیری و عملکرد
Caching: استفاده از Redis یا Memcached برای بهبود عملکرد.
Load Balancing و Clustering: تکنیک‌هایی برای توزیع بار و افزایش قابلیت اطمینان.

🔹10. سایر ابزارها و تکنولوژی‌ها
Message Queues: مانند RabbitMQ یا Apache Kafka برای پردازش ناهمزمان.
GraphQL: جایگزین مدرن برای REST برای تعامل با API‌ها.

🔹منابع آموزشی:
دوره‌های آنلاین: Platforms مثل Udemy، Coursera و freeCodeCamp.
کتاب‌ها: کتاب‌هایی مانند “Designing Data-Intensive Applications” و “Clean Code”.
مستندات رسمی فریم‌ورک‌ها.

🔹@python_rd